Ítem
Acceso Abierto
Impacto de la IA en la detección temprana de factores de riesgo de Burnout y su influencia en el desempeño individual: una revisión exploratoria de literatura
Título de la revista
Autores
Rubio Maldonado, Laura Valentina
Archivos
Fecha
2024-12-12
Directores
Cortés Sanchez, Julián David
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
El burnout es un fenómeno laboral que va en aumento en sectores importantes como la salud y la educación debido a la presión laboral, afectando tanto a las personas como al rendimiento de las organizaciones. Este estudio explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a detectar factores de riesgo como los estilos de afrontamiento (coping styles) y los riesgos psicosociales, comparando su efectividad con los enfoques tradicionales. Aunque las intervenciones tradicionales nos muestran ciertos beneficios, sus resultados suelen ser limitados y de corta duración. Por otro lado, la IA ha mostrado varias ventajas: personaliza intervenciones, permite un seguimiento continuo y predice riesgos, pero aún así, todavía enfrenta problemas éticos, sesgos y dificultades para manejar casos complejos de salud mental. Esta investigación busca evaluar cómo las herramientas de IA pueden complementar las estrategias tradicionales, proponiendo un enfoque más completo que combine soluciones individuales, organizacionales y tecnológicas, que aunque se han evidenciado en estudios anteriores, no han sido estudiadas en conjunto. Para ello, se realiza un análisis comparativo de estudios previos, evaluando fortalezas y debilidades de ambos enfoques. Los resultados señalan que, aunque la IA tiene un gran potencial, no es una solución única. Es clave combinarla con intervenciones humanas y organizacionales para abordar de manera efectiva el burnout. Este trabajo abre camino para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas que nos ayuden a potenciar el impacto de estas herramientas en la salud mental.
Abstract
Burnout is an increasing problem in important sectors like healthcare and education, caused by work pressure that affects both people and organizations. This study looks at how artificial intelligence (AI) can help detect risk factors like coping styles and psychosocial risks, comparing it to traditional methods. Traditional approaches have some benefits, but their results are often small and don’t last long. AI shows advantages like personalizing interventions, providing continuous monitoring, and predicting risks. However, it also faces ethical challenges, biases, and struggles to handle complex mental health problems. This research focuses on how AI tools can work together with traditional strategies to create a more complete solution. It suggests combining individual, organizational, and technological approaches, which have been studied separately but not together. The study reviews past research to understand the strengths and weaknesses of both methods. The results show that while AI has great potential, it is not enough on its own. It is important to combine it with human and organizational interventions to effectively reduce burnout. This study encourages more research and practical ways to use these tools to improve mental health.
Palabras clave
Salud mental , Estilos de afrontamiento , Agotamiento laboral , Inteligencia artificial , IA , Intervención , Bienestar
Keywords
Mental Health , Coping Styles , Burnout , Artificial Intelligence , AI , Intervention , Well-being
